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文本到图像中的进步
文本对图像和图像对文本创建[1，2]由于其广泛使用而变得非常流行。这种比较分析的目的是确定各种文本到图像创建技术的优势和缺点[3]。我们可以通过研究其建筑设计来了解促进其图片综合技能的基本机制。Cogview (ELBO), discrete variational auto-encoders (dVAE), multi-stage AttnGAN, generative adversarial networks (GANs), LSTM+GAN, CycleGAN+BERT, DF-GAN, MirrorGAN, VQ-SEG (a modified VQ-VAE), StackGAN+fine-tuned BERT text encoding models, and DALL-E-2 are among the models investigated.除了建筑比较外，我们还要查看这些模型用于培训和评估的数据集。这包括众所周知的基准，例如可可和幼崽，以及针对文本到图像创建的定制数据集[4]。这些数据集的多样性和数量以及所使用的任何预处理技术都对模型性能产生重大影响。在现场使用了各种性能指标来分析生产照片的质量。我们的研究包含
对比愿景中的文化和社会经济多样性...
我们研究对比视力语言模型（VLM）中的文化和社会经济多样性。使用广泛的基准数据集和评估指标，我们引起了一些重要的发现。首先，将培训数据的常见过滤到英语图像 - 文本对缺点社区的社区较低的社区，并对文化理解产生负面影响。值得注意的是，这种性能差距并未被目前流行的评估指标捕获，而不是与西方以西方为中心的ImageNet和可可数据集衍生的评估指标相矛盾。第二，在对英语内容进行微调之前对全球，未经过滤的数据进行预处理可以提高文化理解，而无需牺牲所述流行基准的表现。第三，我们将地理定位的任务介绍为评估VLM中文化多样性的新型评估指标。我们的工作强调了使用不同数据来创建更具包容性的多模式系统的价值，并为开发更好地代表全球视角的VLM奠定了基础。
在协作中有效的对象检测和跟踪
很快，混合现实（MR）和人工智能（AI）技术变得越来越好。这意味着它们在各个领域都有新的和重要的应用，包括医疗，教育和工人培训。这些作者提出了一种新的方法，可以在共享的MR环境中使用Yolov4深学习模型，以便可以实时跟踪和确定对象。这项工作解决了使用基本和复杂的计算机方法诸如遮挡，动态照明和空间对齐等问题的事实，可以区分它。主要的MR工具Microsoft Hololens以及单个相机饲料有助于拟议的系统进行对象检测。根据MS COCO数据集的测试，Yolov4模型的性能优于Yolov2和Yolov3模型。平均平均精度（MAP）为0.988，Yolov4模型是快速且相当精确的。基于统计数据，该策略似乎使小组可以在MR设置中进行协作，以提供在线帮助，培训和基于模拟的学习。对系统的未来研究将使它在更广泛的情况下更加灵活，并能够更好地识别附近的对象。
研究隔离和鉴定乙型杆菌的热带...
引言细菌纤维素（BC）是由一些微生物产生的合成物质，其在生物医学和食品行业中替代植物纤维素的潜力很高（Zhao等，2018）。在生物医学中，BC用作组织工程，人造皮肤，伤口敷料和药物输送载体的材料（Rajwade等，2015）。bc在食品行业中被商业化为Nata de Coco，并用作脂肪替代品，人造肉和稳定剂，以用于皮带乳液（Azeredo等，2019）。BC具有环保生物聚合物的出色特征，该生物聚合物在全球经济中起着至关重要的作用。它用于许多行业，例如纺织品和造纸领域（Shi等，2014）。与植物纤维素相比，BC含有高纯度，因为它没有木质素和半纤维素。此外，卑诗省具有高度的聚合，高结晶度，良好的拉伸强度和高水位的能力（Krystynowicz等，2002）。由木浆产生的纤维素可能带来环境问题，例如森林砍伐。由于该因子，从细菌合成的纤维素被选择作为植物纤维素的替代品（Hashim等，2021）。
基于 FPGA 的 YOLO 可重构 CNN 加速器
摘要 卷积神经网络（CNN）在图像处理领域得到了广泛的应用，基于CNN的目标检测模型，如YOLO、SSD等，已被证明是众多应用中最先进的。CNN对计算能力和内存带宽要求极高，通常需要部署到专用的硬件平台上。FPGA在可重构性和性能功耗比方面具有很大优势，是部署CNN的合适选择。本文提出了一种基于ARM+FPGA架构的带AXI总线的可重构CNN加速器。该加速器可以接收ARM发送的配置信号，通过分时方式完成不同CNN层推理时的计算。通过结合卷积和池化操作，减少卷积层和池化层的数据移动次数，减少片外内存访问次数。将浮点数转换为16位动态定点格式，提高了计算性能。我们分别在 Xilinx ZCU102 FPGA 上为 COCO 和 VOC 2007 上的 YOLOv2 和 YOLOv2 Tiny 模型实现了所提出的架构，在 300MHz 时钟频率下峰值性能达到 289GOP。
![arxiv：2406.09201v3 [CS.CV] 2024年6月21日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\320ae63d161446b01044352944f9cd48014236d4.webp)
arxiv：2406.09201v3 [CS.CV] 2024年6月21日
当前使用广泛使用的对象检测数据集，例如Coco [23]，Objects365 [32]和OpenImages V4 [19] [19]，提供大量图像和类别，仍然具有有限的词汇。这些数据集的有限词汇限制了班级检测器的训练潜力，因为理想的检测器应该能够识别培训集外的新类别。即使是LVIS [16]（例如LVIS [16]）的大型词汇检测数据集，就类别的数量和多样性而言，也无法完全代表现实世界的复杂性。V3DET为研究社区提供了一个大型的对象检测数据集，该数据集可以加速对更通用的视觉检测系统的探索。基线级联结构非常适合处理V3DET数据集的分层类别结构。使用常见的检测改进策略，我们将监督轨道I视为具有复杂标签的传统对象检测任务。通过改善特征金字塔网（FPN）结构，我们希望网络可以有效地学习更深入的语义信息。此外，我们通过调整损失函数来构成标签。
年轻椰子水
年轻的椰子水可以用作具有低中等血糖指数（54±4）的高电解质饮料，用于水合。（PCA，高电解质的开发，低血糖指数可可水饮料2011）。椰子水中的主要矿物质或电解质与人类血液中的矿物质或电解质基本相同。因此，医生将其用作静脉注射液进行补液，将其直接注入患者的血液中。椰子水具有正常化的作用，并为人体提供了能量来克服许多与健康相关的疾病。它有效缓解脱水，疲劳，便秘以及其他消化障碍，肾脏和膀胱疾病以及视力问题，例如青光眼和白内障。它对人体也具有碱化作用，有助于抵消或平衡我们饮食中如此常见的酸化食物的影响。研究表明，椰子水可以改善血液循环，降低血压并降低心脏病发作和中风的风险。资料来源：Fife，B。CoconutWater用于健康和康复。2008
BI-PATH组合YOLO用于实时的几个射击对象检测
几乎没有射击对象检测（FSOD）近年来随着模型训练期间实例的定量限制而受到更多关注。以前的作品基于元学习和转移学习的重点关注检测精度，但忽略了推断速度，这很难适用于应用量。在这封信中，为了保持高的下环速度和可比的检测精度，我们提出了一个标题为“双路径组合”的实时检测器，您只能看一次（BC-Yolo）FSOD。bc-yolo可以通过两阶段训练方案归类为基于转移学习的单阶段对象检测器。它特别由双路线并行检测分支组成，分别检测基础和新的类对象，并且通常在推断阶段检测对象。此外，为了提升从几个射击对象训练的模型概括，我们进一步提出了一种细心的Dropblock算法，以使探测器专注于对象的整个细节，而不是局部判别区域。Pascal VOC 2007和MS Coco 2014数据集的广泛实验表明，我们的方法可以比最先进的方法在速度和精确度之间实现更好的交易。
伊朗车辆图像数据集用于对象检测算法
训练深神经网络被认为是基本要求之一，因为关于图像的数量和质量和标记精度可以对训练有素的网络的产出准确性产生很大的影响。本文中介绍的数据集包含从在线伊朗汽车销售公司下载的3000张图像，包括Divar和Bama网站，这些图像在三个类中手动标记：汽车，卡车和巴士。标签的形式为5765个边界框，它以高精度来表征图像中的车辆，最终导致了可用于公共使用的独特数据集。在此数据集上训练的Yolov8S算法，对于验证图像，获得了令人印象深刻的最终精度为91.7％。在50％阈值下的平均平均精度（MAP）记录为92.6％。此精度被认为适用于城市车辆检测网络。值得注意的是，当比较了Yolov8S算法与该数据集训练的算法与使用可可数据集训练的Yolov8S时，MAP的MAP率在50％时增加了10％，地图范围为50％至95％。
视觉驱动的迅速优化多模式生成任务中的大语言模型
摘要 - 视觉生成仍然是人工智能中的具有挑战性的边界，需要无缝整合视觉不介绍和生成能力。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，即视觉驱动的及时优化（VDPO），该框架利用大型语言模型（LLMS）动态地从视觉输入中生成文本提示，从而指导高实现图像综合。VDPO结合了视觉嵌入提示调谐器，文本指令生成器和视觉生成模块，以实现各种视觉生成任务的最新性能。在基准（例如可可和粗略）上进行的广泛实验表明，VDPO始终超过现有方法，从而实现了FID，LPIPS和BLEU/CIDER分数的显着改进。其他分析揭示了VDPO的可扩展性，鲁棒性和概括能力，使其成为内域和外域任务的多功能解决方案。人类评估进一步验证了VDPO在产生视觉吸引力和语义相干输出方面的实际优势。索引术语 - LARGE语言模型，提示优化，扩散模型